Eduardo de Aguiar Sodre

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Produções bibliográficas

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Projetos de pesquisa

• 2025 - Atual

  Aplicação de BESS em Usinas Híbridas de Geração de Energia Renovável, Descrição: A transição energética em curso, marcada pela crescente inserção de fontes renováveis na matriz elétrica, exige novas soluções tecnológicas para garantir a confiabilidade, estabilidade e economicidade do sistema elétrico. Nesse contexto, os sistemas de armazenamento de energia em baterias, conhecidos como BESS (Battery Energy Storage Systems), surgem como elementos estratégicos para viabilizar a operação eficiente de usinas híbridas, que combinam diferentes fontes de geração, como solar fotovoltaica e eólica. Este projeto de pesquisa tem como objetivo principal investigar o papel dos BESS na operação de usinas híbridas renováveis, com foco na maximização do aproveitamento energético, na mitigação da intermitência e na agregação de valor econômico por meio de diferentes serviços ao sistema elétrico.A proposta parte da constatação de que a complementaridade entre fontes renováveis pode ser significativamente ampliada com a integração de sistemas de armazenamento, permitindo um despacho mais previsível, o atendimento a restrições operativas da rede e a participação mais eficiente no mercado de energia. No Brasil, a regulação recente que autoriza o registro de usinas híbridas e associadas pela ANEEL (Resolução Normativa ANEEL n 954, de 30 de novembro de 2021) abriu novas oportunidades para o desenvolvimento desses arranjos, especialmente em regiões como o Nordeste, onde há elevada disponibilidade de recursos solares e eólicos. A aplicação de BESS nesse contexto pode viabilizar a entrega contínua de energia, a suavização de rampas de geração, a redução de curtailment e o atendimento a critérios técnicos de qualidade de fornecimento.A pesquisa será conduzida em três frentes principais. A primeira envolverá a caracterização técnica e econômica dos BESS, incluindo suas arquiteturas, ciclos de vida, curvas de eficiência, custos de investimento e operação, e a análise comparativa de tecnologias disponíveis. A segunda frente abordará a modelagem de usinas híbridas com BESS utilizando a linguagem de programação Python e suas bibliotecas. Serão elaborados cenários de operação para diferentes perfis de carga e regimes de irradiação e vento, buscando avaliar o desempenho técnico e os indicadores financeiros dos sistemas híbridos com e sem armazenamento.A terceira frente de pesquisa será dedicada à análise regulatória e de mercado, considerando os serviços ancilares que os BESS podem prestar ao sistema elétrico (como controle de frequência e tensão, despacho programado e reserva rápida), as formas de remuneração desses serviços, e os modelos de negócio viáveis no contexto brasileiro. Também serão avaliadas as perspectivas de participação dos BESS em mercados futuros e mecanismos de precificação de capacidade.Espera-se, ao final do projeto, apresentar diretrizes técnicas e estratégicas para a integração eficiente de BESS em usinas híbridas renováveis, com base em estudos de caso representativos. Os resultados obtidos poderão subsidiar decisões de investimento por parte de geradores, comercializadores e operadores do sistema, além de contribuir com recomendações para o aprimoramento da regulação setorial. A pesquisa também pretende fomentar a formação de recursos humanos qualificados e a produção científica aplicada às novas demandas do setor elétrico em transição.. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (1) / Mestrado acadêmico: (1) / Doutorado: (1) . , Integrantes: Eduardo de Aguiar Sodre - Coordenador / Bruno Bertino - Integrante / Otávio Malheiros - Integrante / Bruna Sales - Integrante / Felipe Mouras - Integrante.

• 2025 - Atual

  Aplicações de Técnicas de Inteligência Artificial em Comercialização de Energia Elétrica, Descrição: A crescente complexidade do setor elétrico, impulsionada pela transição energética, pela descentralização da geração e pela intensificação da participação dos agentes no mercado livre de energia, tem demandado soluções cada vez mais robustas para a tomada de decisão. Nesse contexto, técnicas de Inteligência Artificial (IA) têm se destacado como ferramentas promissoras para lidar com incertezas, analisar grandes volumes de dados e otimizar estratégias de comercialização de energia elétrica. Este projeto de pesquisa tem como objetivo principal investigar e desenvolver aplicações de técnicas de IA que contribuam para melhorar a eficiência, a previsibilidade e a competitividade nas operações de comercialização de energia no Brasil.A pesquisa parte do reconhecimento de que a comercialização de energia elétrica envolve decisões complexas em ambientes incertos e voláteis, tais como a previsão de preços no Mercado de Curto Prazo (MCP), a alocação ótima de contratos no Ambiente de Contratação Livre (ACL), a gestão de riscos associados à exposição ao mercado spot, e o despacho econômico de recursos energéticos. Técnicas de IA como RNAs (Redes Neurais Artificiais), Reinforcement Learning e Genetic Algorithms serão exploradas com vistas à modelagem e à automação dessas decisões.O projeto será conduzido em etapas, começando com uma revisão bibliográfica sistemática sobre aplicações de IA no setor elétrico, com foco em comercialização. Em seguida, serão definidos estudos de caso representativos, como a previsão do Preço de Liquidação das Diferenças (PLD), a otimização da contratação de energia para consumidores livres e a simulação de estratégias de trading com base em dados históricos e cenários futuros. Para isso, serão utilizadas bases de dados públicas disponibilizadas por instituições como a CCEE, ONS e EPE, bem como ferramentas de desenvolvimento em Python e bibliotecas de IA (scikit-learn, TensorFlow, PyTorch, entre outras).Além do desenvolvimento técnico, o projeto buscará avaliar os impactos regulatórios, econômicos e operacionais do uso de IA na comercialização de energia, especialmente considerando a evolução da regulação brasileira, o processo de abertura total do mercado previsto para os próximos anos, e a crescente participação de fontes renováveis e recursos energéticos distribuídos. A integração com mecanismos de precificação de carbono e o papel da IA na construção de mercados mais flexíveis e responsivos também serão abordados.Espera-se, ao final da pesquisa, propor modelos e ferramentas baseados em IA que possam ser aplicados por comercializadoras, geradores, consumidores livres e agregadores, contribuindo para um ambiente de mercado mais eficiente e sustentável. Os resultados também servirão de base para publicações científicas, orientações de trabalhos acadêmicos e futuras colaborações com agentes do setor. Assim, o projeto visa não apenas avançar no estado da arte da aplicação da IA em energia, mas também contribuir de forma prática para o desenvolvimento do mercado elétrico brasileiro.. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Eduardo de Aguiar Sodre - Coordenador / Erick Sabino - Integrante.

• 2015 - Atual

  ANÁLISE DE RISCO PARA ENERGIA EÓLICA E SOLAR NOS LEILÕES DE ENERGIA NOVA, Descrição: Análise de Risco para Projetos de Energia Eólica e Solar em Leilões do Governo Federal utilizando a métrica de risco CVaR.. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: / Mestrado profissional: (1) . , Integrantes: Eduardo de Aguiar Sodre - Coordenador.

• 2015 - Atual

  AVALIAÇÃO DE RISCO DE COMERCIALIZAÇÃO DE ENERGIAS RENOVÁVEIS, Descrição: Avaliação técnico-econômica de projetos de energias renováveis para os Leilões de Energia do Governo, levando em consideração as técnicas de risco derivadas da teoria do portfolio de Markowitz.. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: / Mestrado profissional: (1) . , Integrantes: Eduardo de Aguiar Sodre - Coordenador.